融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估研究

李亚婷 陈敏 王欢 周驰 王会军

摘要：教师信息素养水平是教师主动适应信息技术变革、有效开展教育教学创新的重要基石，开展教师信息素养评估有助于教师信息素养水平的全面提升。为解决传统评估方法的不足，研究引入过程性评价理念，在教师信息素养发展和网络学习空间建设与应用的双重背景下，以教师信息素养评估为核心内容，探索融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估新模式。研究首先梳理了教师信息素养发展与研究现状，明确了开展融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估实践的可行性，其后，从数据采集、数据处理与检验、评估与分析等方面介绍了融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估设计与实证研究，验证与分析了该评估模式的效果与优势，以期为后续开展高效化、持久化的教师信息素养评估提供新的思路与途径。实践证明，融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估是一种行之有效的方法，这种隐形评测的方式不仅可以减轻教师负担，还能够更加客观、科学、精准地监测与评估教师信息素养的发展现状，发掘教师信息素养问题的具体症结，为教师信息素养的持续发展提供精准指导。

关键词：教师信息素养;网络学习空间;评估模型;过程性评价;中小学教师

中图分类号：G434

文献标识码：A

一、引言

（一）教师信息素养已成为新时期教师发展的关注重点之一

以大数据、云计算、人工智能为代表的新兴信息技术正不断扩大其在各个领域的影响力，对教育领域也产生了深刻的影响。信息技术与教育的深度融合推动着教育结构的变革与重塑，教育环境、教学模式、教师角色等正处于重要的转变期。丰富多样的教学环境，融合创新的教学模式，以及复杂多变的教学问题都对教师传统角色提出了新的挑战，教师需要与时俱进，充分发挥教学主导作用，并全面提升自身信息素养水平。2018年4月，教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》中将“信息素养全面提升行动”作为八大实施行动之一，并指出需“推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学”。2019年3月，教育部在发布的《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》（以下简称《意见》）中进一步明确提出了“到2022年，要构建以校为本、基于课堂、应用驱动、注重创新、精准测评的教师信息素养发展新机制”的目标任务凹，再次强调了教师信息素养全面发展的迫切性。可见，教师信息素养已成为促进信息技术与教育教学创新融合实践、推动教育信息化发展变革的关键要素之一。

在教师信息素养重要性日益显现的当前，开展中小學教师信息素养评估，不仅能够客观、准确地反映教师信息素养发展的水平现状，实现教师信息素养发展的有效监测，同时，依据教师信息素养评测结果，有助于精准分析教师信息素养发展所存在的问题与挑战，也可为后续开展教师信息素养相关培训提供有力依据。基于此，开展中小学教师信息素养评估是促进教师信息素养提升的有效途径。目前已有学者开展了教师信息素养相关的评估实践，但多是以问卷调查的形式开展的，数据收集多是基于结果性数据，评估过程及结果不够高效与持久。

（二）网络学习空间的发展为教师信息素养评估带来了新方向

早在2012年，刘延东同志便在全国教育信息化工作电视电话会议上强调要推动“网络学习空间人人通”。其后，教育部等多部门印发或实施的系列文件中持续深入地推进网络学习空间的建设与应用，不断为拓宽教师应用网络学习空间的深度和广度提出新要求。教育部在《意见》中更是提出，要推动开展以教师网络学习空间应用为核心的过程化评价，这为开展基于融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估打下了良好的政策基础。与此同时，网络学习空间的建设与应用也取得显著成效。截至2018年底，我国能通过学校平台提供网络学习空间服务的学校比例超过91%，教师和学生开通个人网络学习空间的比例分别达到60%和50%，应用网络学习空间进行教学或教研的教师占比约达40%，教师教学模式不断变革，学生学习方式持续转变，网络学习空间的应用已进入了普及阶段"。网络学习空间综合整合了大数据、人工智能等新兴信息技术，不仅可以支持师生组织实施丰富的教育教学活动，还聚合了教师基于信息技术展开日常教学、教研等活动的行为数据，可以为教师信息素养评估提供丰富的数据来源！"2，以支持开展更加客观、准确、深入的教师信息素养评估。

综上，本研究是在教师信息素养发展和网络学习空间建设与应用的双重背景下，以教师信息素养评估为核心内容，致力于探索融合网络学习空间过程性数据的评价新模式。本研究首先梳理了教师信息素养发展与研究现状，明确了开展融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估实践的可行性，其后，从数据采集、数据处理与检验、评估与分析等方面介绍了融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估设计与实证研究，以期为后续开展高效化、持久化的教师信息素养评估提供新的思路与途径。

二、文献综述

（一）教师信息素养发展现状

一般认为，教师信息素养是基于教师专业的角色特征，结合教学教研等需求对教师在信息素养方面的延伸性要求，以达到推进信息技术应用、促进教师发展的目标。不同学者对教师信息素养内涵界定不同，但他们普遍认为教师信息素养的组成要素主要包括信息意识、信息知识、信息能力和信息道德。有关我国中小学教师信息素养发展现状的研究也主要是围绕这几个方面开展的。唐前军和刘涛以民族地区中学物理教师为研究对象，分别从信息意识、信息技能两个方面展开现状分析，结果发现教师对信息有强烈的需求意识，但是所掌握的信息技能十分有限。李晓飞和康淑敏通过调查山东省500位中学学科教师在信息意识、信息技术基本知识、信息能力三个方面的发展水平，发现教师信息素养有所提高，但是在信息技术知识与教学应用能力方面依然有所欠缺。林万新则是从信息意识、信息能力以及信息道德三个方面来了解河北省中小学教师信息素养水平，研究发现教师能够意识到信息技术的重要性，但是其检索、分析、应用信息的能力不强，在保护知识产权等方面的意识还有待提高。从已有的现状研究结果来看，目前教师普遍具有较高的信息意识，但在信息知识、能力及道德等方面的水平仍需深入发展，教师信息素养水平仍需全面提高。此外，目前已有的教师信息素养现状研究大多缺少可测量的评价标准，评价维度不全面，评价内容多是聚焦信息技术重要性的意识和信息技术应用能力等方面，同时，研究对象的数量较少、教学背景比较固定，研究结果的代表性和权威性略显不足。

（二）教师信息素养评估方法

目前，我国教师信息素养评估多是以问卷调查为主的方法进行。有学者仅借助自行设计的相关调查问卷来对教师信息素养发展水平进行测评，其中，问卷以封闭型测试题为主，兼有少量开放型问题。还有的学者是在调查问卷的基础之上，结合访谈或是课堂教学观察等实地调研的形式来测评教师信息素养发展水平。一方面，问卷调查可高效地对大规模的样本展开研究，其中的客观测试题目可以简单、准确地将评价指标的水平量化，另一方面，结合实地调研也方便研究者针对具体的情境和所接收到的反馈对教师进行持续追问4，但问卷本身缺乏积极性和灵活性，数据采集过程需要教师高度配合，传统问卷调查费时费力。而基于过程性数据的评估实践，采用无感知伴随性的数据采集方式，无需教师参与数据采集过程，可有效减轻教师的负担。同时借助大数据分析、机器学习等先进的技术来分析过程性数据，易于展开客观、深人、精准的评价，也为后续个性化指导提供有效支持。目前，我国学者基于过程性数据的评估研究更多集中在学生学习效果方面P6，而鲜有围绕教师展开的研究。国外教师信息素养评估实践则已开始向基于过程性数据评估方向转变。例如，Prestridge基于教师在学习社区中合议数据开展了教师的ICT信念及其转变情况的相关研究P7。Simon和Henriette通过ePortfolio平台中教师打开网站的次数、在线创建文件的次数、加入小组的次数、创建论坛和发帖量等日志数据分析教师在网络空间的应用现状与目的。Marin等则是综合运用网络学习空间和问卷对教师在线协作的意愿和能力进行调查，其中基于网络学习空间收集的数据主要包括论坛发布的具体消息、活动日志发布的对象、时间、频率等内容。综上，针对教师信息素养的评价方法，可综合运用过程性数据和结果性数据相结合来刻画教师信息素养画像，最终促成评估过程简单、全面、灵活，评估效果更加高效化、持续化。

三、融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估研究设计

本研究遵循着“多渠道数据采集一数据处理与检验一综合评估与分析”的路径进一步阐述融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估研究设计，具体如图1所示。

（一）多渠道数据采集

综合国内外现有教师信息素养的标准框架相关研究，本研究从信息意识、信息知识、信息应用、信息伦理和安全、专业发展五個维度开展中小学教师信息素养的评估研究，并确定了13个二级指标和38个三级指标。通过对比分析各个三级指标的内涵与网络学习空间的典型数据，最终确定利用“网络空间数据+测试问卷+实体访谈”三渠道融合的方式进行数据采集，具体的采集内容如下页图2所示。

1.网络空间数据。网络学习空间是集资源、服务与数据为一体的统一认证网络学习场所，其中详细记录了教师在资源管理、网络备课、互动课堂、网络研修、家校联通等活动中的行为数据，与教师信息素养相关的行为数据主要包括教师收藏、下载或转载信息、教师原创教育素材与资源等多个维度，具体采集点达到72项，涵盖了10个三级指标（约占比26%），部分采集点如表1所示。

2.测试问卷。通过线上和线下发放测试问卷的形式收集教师信息素养相关的结果性数据。问卷题主要依据前期研究中提出的中小学教师信息素养评估指标体系设计而成，全覆盖了包括信息意识、信息知识、信息应用、信息伦理和安全、专业发展五大维度的38个指标。经过试测与修正，最终形成了一套科学有效的中小学教师信息素养测试问卷。

3.实地访谈。访谈采集的内容主要包括教师在教师信息素养的理解、网络学习空间应用情况以及信息素养提升建议三方面的内容。实地访谈的相关内容不仅可为教师信息素养评估提供补充性材料，也可以为基于过程性数据评估分析的有效性提供支撑依据。

（二）网络学习空间数据的处理与检验

1.数据处理

由于网络学习空间数据的多样性，在获取相关原始数据后，还需对数据进行筛选、转换等处理，剔除无关变量并经过一定的格式化处理来清洗数据，继而沉淀出有效的数据。在此基础之上，进一步对不同来源的数据按照设定规则进行有效得分的计算，最终得到各个教师在每个指标上的得分值。

网络学习空间的数据处理相对复杂，首先需分析各个指标的分析层面（如表2所示）并确定各个层面的计算公式，其次，结合问卷评测结果和多元线性回归分析方法确定各层面之间的权重关系，最终得到各个三级指标的计算公式，从而计算教师的分数。

从表2可看出过程性数据的分析层面主要可从丰富性、多样性、有用性、均衡性和时效性展开。例如“素材的加工与处理”的丰富性主要可通过原创素材的数量体现，多样性则可通过不同类型的素材（如图片、音频、视频）进行体现，有用性主要是指原创素材的质量和实际影响程度，均衡性则可在原创素材生成的更新频率上反映出来。具体的计算公式如下：

其中，i指评价主体，可以是教师、学校或区域等，j主要是指素材类型，即图片、音频和视频。num_of_Mij、qua_of_Mij、fre_of_Mjnum_of_M;j、qua_of_Mj、fre_of_M;分别指主体原创素材在数据、质量和更新频率上的得分，其中，数量与质量得分可通过主体的实际情况与期望值之间的差距进行衡量;更新频率得分则是通过近一年更新波动的差异性确定。其他参数均为相关权重，可通过对比问卷数据结果，结合多元线性回归进行获得，并利用正则化方式确保所有特征变量的有效性，同时也能避免结果的过度拟合。同理，其他指标的计算方式均类似，在此不再详细介绍。

2.处理结果检验

为了保证研究的科学性和合理性，还需对数据处理结果进行效果检验，即对网络空间数据的多元线性回归效果进行衡量。本研究选用相对误差（RAE）来反映估计量与被估计量之间的差异程度，其计算公式为：

其中y'代表的是预测值，y为真实值。通常RAE值越小，模型的精确程度相对越高。

（三）综合评估与分析

1.教师信息素养综合评测

经过数据处理与检验后，本研究进一步采用组合赋权法、综合指数等算法对教师信息素养进行综合评测。

（1）指标權重设定

首先，运用德尔菲法计算各个指标进行主观赋权，即通过邀请教育信息化和教师教育相关领域专家、教育行政单位人员及一线教师对各级指标进行多轮量化评价，获得各指标的主观权重向量可。

其次，基于数据处理步骤中得到的各个三级维度的得分值，利用熵权法计算各个指标的熵值和客观权重进而生成各指标的客观权重向量立。指标客观权重的计算方式如下：

其中，Hk代表的是第k个指标的熵值，一般认为，熵值越高的指标包含的信息量越大往往越重要，其相应的权重也会更大。

最后，基于离差平方和的原则，构建融合主观权重向量讨及客观权重向量组合远的权重矩阵并进行计算，进而得到有效的组合权重向量

（2）教师信息素养指数测算

根据线性加权模型，采用综合指数法测算出教师信息素养的各个指标及最终得分，具体的计算方式如下：

其中，TIL为教师信息素养得分值，w;为第i个一级指标的权重，Wi为第i个一级指标i的第j个二级指标的权重，Wijk、Xijk分别为第i个一级指标i的第j个二级指标的第k个三级指标的权重和真实得分值，n、m、r分别是一、二、三级指标的个数。2.教师信息素养评估分析

基于以上测算结果，可对区域、学校和教师个人的教师信息素养进行横向、纵向和综合分析，并结合具体的过程性分析结果和实地访谈内容对教师信息素养的评估结果进行更加深人、细致的分析与讨论，深度了解教师信息素养的发展现状，发现优秀学校和优秀教师，分析教师信息素养发展的薄弱环节，提出针对性的发展建议。

四、融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估实践

（一）研究对象

本研究的研究对象主要是来自浙江省某市中小学教师。研究共收集到4505位中小学教师的数据，占该市全体教师的89%。其中，男性教师1031位，女性教师3474位，教师的年龄分布范围为20至63岁，任教学科覆盖了基础教育的所有学科，任教学校区域包含城市、县镇和农村。

（二）研究工具

1.网络学习空间数据采集表

浙江省网络学习空间已覆盖了95%的浙江省中小学学校，教师活跃度高，并记录了教师发布资源、资源使用、在线社区、沟通互动等多维度的行为数据，为本次研究提供了良好的数据基础。

基于前期研究提出的中小学教师信息素养评估指标体系及其过程性数据采集点，本研究进一步对比网络学习空间中过程性数据的记录情况，定制了网络学习空间的数据采集表，共计60项采集点（占全部数据过程采集点的83.33%）均有涉及。根据数据采集表采集了教师们在之江汇中一年度的相关数据记录，共计6.5万条。

2.测试问卷

测试问卷包括基础信息题和专业测试题两部分。基础信息题用于了解教师的性别、年龄、学历等基本情况，共13道题;专业测试题用于评测教师在信息意识、信息知识、信息应用、信息伦理和安全、专业发展五个方面的水平，包括25道单选题、13道多选题，共38题。

通过难度系数和区分度可对测试问题的质量进行衡量。其中，难度系数P用于表征试题的难易程度，其计算公式为：P=x/W，X代表该问卷中各题的平均得分的总和，W为问卷总分，一般认为P取值在0.55-0.75范围内最适合。区分度是用来筛选和修改问卷的重要依据，本研究采用极端分组法计算区分度D，具体公式为：D=（XH-XL）/W，XH为27%高分组平均分，XL为27%低分组平均分，W为测试题总分，通常区分度越大，能力区分的效果也越好，当D大于等于0.4时区分度很好。本次问卷的难度系数P为0.68、区分度D为0.45，说明本次问卷的难度适中，且具有较好的区分效果。

3.访谈提纲

访谈提纲由研究者和教师信息素养相关领域专家共同讨论设计，共计10个问题。与教师开展一对一访谈重在进一步了解教师对信息素养内涵及涉及范畴的理解情况，教师基于信息技术开展教学、教研、管理及沟通等活动的实践情况、教师在个人或机构网络学习空间中的应用情况、教师在信息素养学习或培训类活动中的参与情况，以及教师对信息素养发展的自身需求与提升建议等。

（三）评估结果与分析

根据设定好的各指标项计算公式，对网络学习空间采集表、测试问卷、访谈提纲的采集数据进行转换、计算和汇聚，获得各个教师在38个教师信息素养指标项的具体得分;进而，利用主客观组合赋权法、综合测算法对指标项进行综合测算，最终得到浙江省某市中小学教师信息素养的发展水平得分，总体得分为78.91，表明中小学教师信息素养的水平发展已处于良好水平。信息意识、信息知识、信息应用、信息伦理与安全、专业发展五个维度的一级、二级指标的得分情况具体如图3所示。

进一步分析可发现：（1）信息意识与信息伦理和安全两方面发展水平较高。教师在两个方面的得分均超过了85，表明教师已具备较高的辨别信息、积极应用信息技术、勇于克服信息化实践中困难的意识，并能避免信息应用中常出现的伦理与安全相关问题。（2）专业发展方面具有一定的发展。中小学教师在“知识持续性获取”指标表现较好，但在利用信息技术提高工作效率、开展协同教研和提升新兴信息技术的学习能力等“专业能力成长”方面仍有不足。（3）信息知识和信息应用方面发展有待加强。在信息知识方面，教师对“信息基础知识”和“信息技术知识”掌握水平均不高，但相比之下，教师对教学设备、教学软件的基础操作知识更了解，而对信息产权等基础知识掌握尤为不足。在信息应用方面，教师在“资源收集、加工与处理”等基础性应用方面表现较好，但是在有效地选择与使用恰当的教学手段、教学模式创新实践、有效的评价与开展精准的学情诊断分析等高层次应用方面表现不足，特别是在“教学优化与创新”方面亟须提升。

上述案例表明，基于网络学习空间的教师信息素养评估能对教师进行粒度更小的评测，有助于找到测试问卷中难以发现的问题。

六、总结与展望

综合运用过程性数据和结果性数据评测教师信息素养发展水平，精准刻画教师信息素养画像，制定具有针对性的提升策略，是提升教师信息素养、实现信息技术与教育创新融合的快速高效的途径之一。本研究探索了融合网络学习空间过程性数据的中小学教师信息素养评估方法，尝试运用过程性数据和结果性数据相结合的方式提升中小学教师信息素养评估结果的客观性和准确性。实践证明，融合网络学习空间过程性数据的教师信息素养评估是一种行之有效的方法，这种隐形评测的方式不仅可以减轻教师负担，还能够更加客观、准确地监测与评估教师信息素养现状，有助于发掘教师信息素养问题的具体症结，为提升教师信息素养提供精准指导。

作为大数据环境下教育评价改革创新的一种创新尝试，本研究目前尚处于初期探索阶段，仍有较多不足之处需在后续研究中进一步深人与完善：（1）研究主要采用了回归分析对过程性数据进行处理，面对网络学习空间数据的日益丰富与多源异构等特征，后续可进一步引入更多机器学习相关算法优化评估模式;（2）目前已有三分之一的指標数据来源于过程性数据，显著降低了传统测评方法的比重，但如何进一步提高数据覆盖率、实现无感知的教师信息素养评估还有很多工作需要跟进;（3）随着网络学习空间普及的逐渐深入，教师基于网络学习空间的过程性数据日益丰富，特别在疫情防控期间各省市都在积极推进基于网络学习空间的教学教研方式，未来研究可不断向全国范围扩展，增强评估样本的代表性，将基于过程性数据评估的优势向更大范围扩展，推动教师信息素养评估领域整体向高效化、持久化方向发展。

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作者简介：

李亚婷：助理研究员，博士，研究方向为教育信息化评估、教师信息素养liyt@mailcnu.edu.cn）。

陈敏：讲师，博士，研究方向为教育信息化评估、教师信息素养（minchen@mail.ccnu.edu.cn）。

周驰：在读博士，研究方向为教师信息素养（chizhou@mails.ccnu.edu.cn）。

王欢：在读硕士，研究方向为教师信息素养（cassiel_girl@163.com）。

王会军：研究员，博士，研究方向为数字资源建设和教育技术管理（190595404@qq.com）。

收稿日期：2020年3月10日

责任编辑：邢西深